の仮想プログラム:EDX |
データサイエンティストが使用するさまざまなツールについて学び、Jupyterノートブックなどのツールの使用経験を積んでください。
データサイエンスの問題に取り組むための重要なステップを理解するデータサイエンティストのように考え、作業するための方法論に従う方法を学ぶデータベースにクエリを実行するSQLを記述し、リレーショナルデータベースの概念を探ると知識
6ヵ月。 週に3〜6時間をお勧めします。
ソフトスキルの4つの仮想コース
データサイエンスと機械学習のスキルは、業界全体で引き続き高い需要があり、データプロフェッショナルの必要性が高まっています。
このプロフェッショナル認定プログラムを完了すると、データサイエンスと機械学習のキャリアを開始するための基本を身に付けることができます。
データサイエンティストになるには博士号が必要であるというのは神話です。
このプロフェッショナル認定資格は、コンピュータスキルと自習への情熱を持っている人に適しています。
事前のコンピューターやプログラミングの知識は必要ありません。
ある程度のコンピュータースキルと自習への情熱を持っている人なら誰でも成功することができます。私たちは基本から始めて、より複雑な問題やトピックに向かって進んでいきます。
準備ができたら、9コースのデータサイエンスプロフェッショナル認定プログラムでより複雑なトピックを開発できます。このプログラムは、オープンソースツールとライブラリ、方法論、Python、データベース、SQL、データの視覚化など、幅広いデータサイエンストピックをカバーしています。 、データ分析、機械学習、および絶頂プロジェクト。
今日の市場でデータサイエンスとデータ分析に関連するスキルを持つ専門家が大いに必要とされているため、このプログラムはデータサイエンスの旅を開始し、データサイエンスの基礎を学び、自信を持ってステップアップしてキャリアを開始できるようにします。データ科学で。
オープンソースツールとライブラリ、方法論、Python、データベース、SQL、データ視覚化、データ分析、機械学習、プロジェクトファイナルなど、データサイエンスの幅広いトピックをカバーする9つのコースで構成されています。
今日の市場でデータサイエンスとデータ分析に関連するスキルを持つ専門家が大いに必要とされているため、このプログラムはデータサイエンスの旅を開始し、データサイエンスの基礎を学び、自信を持ってステップアップしてキャリアを開始できるようにします。データ科学で。
オープンソースツールとライブラリ、方法論、Python、データベース、SQL、データ視覚化、データ分析、機械学習、プロジェクトファイナルなど、データサイエンスの幅広いトピックをカバーする9つのコースで構成されています。
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機械学習と最終プロジェクト。
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機械学習と最終プロジェクト。
今日の市場でデータサイエンスとデータ分析に関連するスキルを持つ専門家が大いに必要とされているため、このプログラムはデータサイエンスの旅を開始し、データサイエンスの基礎を学び、自信を持ってステップアップしてキャリアを開始できるようにします。データ科学で。
キャリアを加速したり、学位を取得したり、個人的な理由で何かを学んだりする場合でも、edXには適切なコースがあります。
大学が支援するクレジットプログラムと検証済みの証明書であなたのキャリアを後押ししてください。
希望する学習時間に知識を学習して実証します。
支払う前にコースを試してください。
世界中の大学のパートナーや同僚と一緒に学びましょう。
専門家のIBMの教員とインストラクターは、質の高い仮想教育に取り組んでいます。
こんにちは。どうすればお手伝いできますか? コースに興味がありますか? 何の主題についてですか?
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